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Artículo

Estrategias de precios e incertidumbre económica: Un caso de estudio aplicado al sector farmacéutico argentino usando aprendizaje automatizado

Título: Price strategies and economic uncertainty: case-study for the Argentinian pharmaceutical sector using machine learning
Gutierrez, Emiliano MartinIcon ; Virdis, Juan MarceloIcon ; Meller, Leandro MatíasIcon ; Domínguez, Diego Leandro
Fecha de publicación: 12/2024
Editorial: Universidad Pablo de Olavide
Revista: Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa
ISSN: 1886-516X
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Economía, Econometría

Resumen

 
Introducción: En agosto de 2019, un resultado inesperado en las elecciones presidenciales generó una variación en el tipo de cambio y la inflación esperados. El objetivo de este estudio es analizar la relación entre la participación de mercado y la decisión de incrementar los precios en la industria farmacéutica en Argentina. Métodos: Se obtuvieron datos semanales en línea sobre las variaciones de los precios de algunos medicamentos mediante técnicas de web scrapping, y luego se aplicaron algoritmos de clasificación (Random Forests, Gradient Boosting Machine y regresión logística). Resultados: Los resultados fueron dispares. Se encontró que la participación de mercado es importante de acuerdo a los métodos basados en árboles (Random Forests y Gradient Boosting Machine). Sin embargo, en la regresión logística, dicha variable no era significativa. Conclusiones: La volatilidad en el tipo de cambio que siguió al resultado de la elección causó varios cambios en los precios esperados, y la estructura del mercado farmacéutico influyó sobre las reacciones de precios resultantes. Los laboratorios que tenían una mayor participación de mercado incrementaron sus precios primero.
 
Introduction: In August 2019 an unexpected presidential election result caused a change in expected exchange and inflation rates. The objective of this study is to analyze the relation between market share and the decision of increasing prices in the pharmaceutical industry in Argentina.Methods: Online weekly data on variations of some medicine’s prices were obtained using web scraping, and then classification algorithms (Random Forests, Gradient Boosting Machine and logistic regression) were applied.Results: The results were mixed: market share was found to have high importance in tree-based methods. (Random Forests and Gradient Boosting Machine). However, in logistic regression, this variable wasn’t significant. Conclusions: Exchange rate volatility after the election result caused several changes on price expectations, and pharmaceutical market structure influenced the resulting price reactions. Laboratories which owned a higher market share rose their prices first.
 
Palabras clave: PHARMACEUTICAL MARKET , UNCERTAINITY , MACHINE LEARNING
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/254696
URL: https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/6407
Colecciones
Articulos (ICIC)
Articulos de INSTITUTO DE CS. E INGENIERIA DE LA COMPUTACION
Articulos(IIESS)
Articulos de INST. DE INVESTIGACIONES ECONOMICAS Y SOCIALES DEL SUR
Citación
Gutierrez, Emiliano Martin; Virdis, Juan Marcelo; Meller, Leandro Matías; Domínguez, Diego Leandro; Estrategias de precios e incertidumbre económica: Un caso de estudio aplicado al sector farmacéutico argentino usando aprendizaje automatizado; Universidad Pablo de Olavide; Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa; 38; 12-2024; 1-16
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